#!/usr/bin/python3
# _*_ coding: utf-8 _*_
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# @Time    : 2024/8/15 11:11
# @Author  : Yuyun
# @File    : 内存冷热标记.py
# @IDE     : PyCharm


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题目描述：
现代计算机系统中通常存在多级的存储设备，针对海量workload的优化的一种思路是将热点内存页优先放到快速存储层级，这就需要对内存页进行冷热标记。
一种典型的方案是基于内存页的访问频次进行标记，如果统计窗口内访问次数大于等于设定阈值，则认为是热内存页，否则是冷内存页。
对于统计窗口内跟踪到的访存序列和阈值，现在需要实现基于频次的冷热标记。内存页使用页框号作为标识。
输入描述：
第一行为输入为N，表示访存序列的记录条数，0<N<=10000
第二行为访存序列，空格间隔的N个内存页框号，页框号范围0—65535，同一页框号可能重复出现，出现的次数即为对应页框号的频次。第三行为热内存页的频次阈值T，正整数，范围1<=T<=10000

输出描述：
第一行输出标记为热内存的内存页个数，如果没有被标记为热内存的，则输出0。
如果第一行>0，则接下来按照访问频次降序输出内存页框号，一行一个，
频次一样的页框号，页框号小的排前面。补充说明：

示例1 输入：
10
1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
5

输出：
2
1
2

说明：
内存页1和内存页2均被访问了5次，达到了阈值5，因此热内存页有2个。
内存页1和内存页2的访问频次相等，页框号小的排前面。
"""

"""
解决方案步骤：
统计频次：使用一个字典来统计每个内存页框号在访存序列中的出现次数。
过滤热内存页：遍历字典，将访问频次大于或等于阈值 TT 的页框号筛选出来。
排序并输出：将这些热内存页按照频次降序排列，如果频次相同则按页框号从小到大排序。
"""

def find_hot_page(n, pages, time):
    frequences = {}
    #1.类似hash表，统计各个内存页的频次
    for page in pages:
        if page in frequences:
            frequences[page] += 1
        else:
            frequences[page] = 1
    #2.过滤热内存页
    hot_pages = [page for page, count in frequences.items() if count >= time]

    #3排序热内存页
    # -frequences[x]指按照frequences[x]的值降序排序，值相同时再按照x大小（默认）升序排序
    hot_pages.sort(key=lambda x: (-frequences[x], x))

    if hot_pages:
        print(len(hot_pages))
        for page in hot_pages:
            print(page)
    else:
        print(0)

n = int(input())
pages = list(map(int, input().split()))
time = int(input())
find_hot_page(n, pages, time)